CN105892451A - 基于互联网远程监控的飞秒激光加工动态异常诊断***与方法 - Google Patents
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Abstract
本发明属于故障诊断技术领域,特别是涉及一种基于互联网远程监控的飞秒激光加工异常诊断***与方法。该***主要由激光功率计,振动传感器,位移传感器,扫描路径监控软件,摄像机,数据采集***和云端服务器组成。本发明还包括使用该***进行加工异常诊断的方法。根据监测异常,云端服务器会及时给加工***返回一个报警信号,将加工数据与云端服务器原始成型件模型进行对比,若达不到要求,立即对激光功率计、振动传感器、位移传感器、扫描路径检测软件、工件三维形貌图像的数据进行分析,定位加工异常部位。使用本发明可以进行飞秒激光加工动态异常诊断和控制,进行异常定位与修复,从而实现生产过程智能化。
Description
技术领域
本发明属于故障诊断技术领域,特别是涉及一种基于互联网远程监控的飞秒激光加工动态异常诊断***与方法。
背景技术
“一带一路”政策的提出和实施,装备要大量输出到国外,对于加工***的稳定性和可靠性要求越来越高。装备的维修问题凸显,设备厂商与客户距离过远,维修设备的成本会很高,故通过对加工过程时时产生的大数据进行监控与分析,发现加工异常,进行诊断与调控,可以减少加工设备的损坏,增强可靠性,降低成本。飞秒激光加工是一种非常有发展前途的可以用于获得三维纳微结构的工艺方法,具有高精度、不与工件接触、无污染、热影响区小等优点。
伴随互联网技术的飞速发展、智能装备和终端的普及,远程故障诊断技术发展历经了很多阶段,解决了相关领域的故障检测与修复问题,但是在加工领域并没有紧密结合各种加工方法及特点进行有效的研究。现有的远程故障诊断技术存在一定的局限性,目前尚未见到针对飞秒激光加工异常进行诊断的公开报道。因此,本发明的加工动态异常诊断***与移动互联网、云计算、大数据等新一代信息技术紧密结合,使用多种传感器和数据处理工业软件,开发出基于远程监控的飞秒激光加工动态异常诊断***,并提出具体诊断方法。可以进行实时、动态加工异常诊断和控制,对收集、存储的数据进行计算分析,预测飞秒激光加工***异常,进行异常定位与修复,从而实现生产过程智能化。
发明内容
本发明的目的在于研究一种基于互联网远程监控的飞秒激光加工异常诊断***与方法,从而实现加工异常的诊断与修复。
本发明的主要特征如下:
(1)基于互联网的飞秒激光加工动态异常诊断***,主要由激光功率计,振动传感器,位移传感器,扫描路径监控软件,摄像机,数据采集***和云端服务器组成;
(2)使用飞秒激光加工动态异常诊断***进行加工动态异常诊断方法如下:飞秒激光加工过程中,激光功率是一个固定值,加工***所受到的振动频率和幅度是有一个极限值的,微动台的位移量根据成型工艺也是有明确要求的,扫描路径的间距和时间有设置区间,工件表面三维形貌图像有加工要求。在处理这些数据时,若激光功率、振动频率、振动幅度、扫描路径、微动台实际位移量和工件三维形貌图像出现异常,云端服务器会即时、迅速地给加工***返回一个指明问题的警告信号;将得到实时、动态的加工数据与云端服务器原始成型件模型进行对比,若达不到要求,立即对激光功率计、振动传感器、位移传感器、扫描路径检测软件、工件三维形貌图像的数据进行计算分析,定位加工异常部位,同时反馈信号;
(3)飞秒激光加工***的动力部分是激光,激光的功率直接影响到加工时能否成型、成型的精度、成型的效率,使用功率计来实时监测激光功率;加工***所受到的振动是影响飞秒激光光路的关键因素,使用振动传感器来监测***所受到的振动;工件所在的微动台在成型过程中的位移是一个十分关键的参数,使用位移传感器实时监测微动台的位移数据;飞秒激光加工扫描路径对加工质量和效率影响很大,开发扫描路径监测软件,扫描路径软件根据相似路径算法由扫描路径的间距和执行时间来监测飞秒激光加工路径的数据;
(4)飞秒激光加工成型件处,采用编码结构光与立体视觉相结合的原理来实现三维测量。这种方法是建立在计算机视觉理论上的非接触式的三维测量方法,他它利用两台位置相对固定的摄像机,从不同角度同时获取同一景物的两幅图像,通过计算空间点在两幅图像中的像差和编码光投影来实现对应点匹配来获得其三维坐标值;
(5)通过LabVIEW的数据收集、储存功能将其上传到云端服务器,并利用云计算技术和LabVIEW的数据处理功能实时的对这些数据进行处理,检测出加工异常数据。
本发明具有如下明显的优点:
(1)本发明对飞秒激光加工过程数据进行实时收集、存储,并进行计算分析,可以实现飞秒激光加工动态异常诊断,为异常定位与修复提供数据支持,从而实现生产过程智能化;
(2)本发明的飞秒激光加工动态异常数据通过互联网实时传送到云端服务器,***会对数据进行计算分析后将存储的数据进行网络共享,设备维护不受时间和区域限制;
(3)本发明可以做进一步的扩展,收集、存储、处理各种功能传感器和各种智能监测设备的数据,丰富、完善基于远程监控的飞秒激光加工动态异常诊断***功能,使其能够适用于不同的监控要求,通用性强。
附图说明
图1 飞秒激光加工动态异常监控图。
图2 基于互联网的飞秒激光加工异常诊断***图。
具体实施方式
结合附图对本发明作进一步详细描述。
***通过飞秒激光器发出飞秒激光脉冲,通过激光功率计来实时监测激光功率。激光脉冲经由衰减器调节光强后,进入反射镜101、102和103,在通过扩束镜进行调节。经过二维振镜调整好入射角后进入透镜,在由电介质镜反射后进入聚焦物镜。通过聚焦后的激光对三维微动平台上工件进行加工,微动台在飞秒激光加工过程中的位移是一个关键的参数,使用位移传感器实时监测微动台的位移数据。
飞秒激光加工***所受到的振动是影响激光光路的关键因素,使用振动传感器来监测***所受到的振动。飞秒激光加工扫描路径对加工质量和效率影响很大,扫描路径软件根据相似路径算法由扫描路径的间距和执行时间来监测飞秒激光加工路径的数据。
放置在工件下方的照明灯发出照明光,照明光经过反射镜104被聚焦在CCD105和CCD106上,采用编码结构光与立体视觉相结合的原理来实现工件表面形貌三维测量。通过编码结构光与立体视觉相结合的原理来实现工件形貌三维测量,这种方法是建立在计算机视觉理论上的非接触式的三维测量方法,他它利用两台位置相对固定的摄像机CCD105和CCD106,从不同角度同时获取同一景物的两幅图像,通过计算空间点在两幅图像中的像差和编码光投影来实现对应点匹配来获得其三维坐标值,从而对加工过程进行实时监测。
利用数据处理工业软件LabVIEW的数据收集、储存功能将其上传到云端服务器,并根据云计算技术和LabVIEW的数据处理功能实时的对这些数据进行处理。
使用本发明飞秒激光加工异常监测***进行加工异常诊断的步骤如下:
飞秒激光加工过程中,激光功率是一个固定值,加工***所受到的振动频率和幅度是有一个极限值的,微动台的位移量根据成型工艺也是有明确要求的,扫描路径的间距和时间有设置区间,工件三维形貌图像的特征根据不同加工需求进行比对。在处理这些数据时,若激光功率、振动频率、振动幅度、扫描路径、微动台实际位移量和工件三维形貌图像出现异常,
云端服务器会即时、迅速地给加工***返回一个报警信号;将得到实时、动态的加工数据与云端服务器原始成型件模型进行对比,若达不到要求,立即对激光功率计、振动传感器、位移传感器、扫描路径检测软件、工件三维形貌图像的数据进行计算分析,定位加工异常部位,同时反馈信号。可以同时对多个飞秒激光加工***进行加工异常诊断,实现实时在线异常检测,计算分析存储的数据,预测加工异常,达到智能反馈控制。并提供存储诊断数据的共享下载及传感器、飞秒激光加工设备使用和维修意见。
Claims (5)
1.基于互联网的飞秒激光加工动态异常诊断***,主要由激光功率计,振动传感器,位移传感器,扫描路径监控软件,摄像机,数据采集***和云端服务器组成。
2.使用根据权利要求1所述的飞秒激光加工动态异常诊断***进行加工动态异常诊断方法如下所述,飞秒激光加工过程中,激光功率是一个固定值,加工***所受到的振动频率和幅度是有一个极限值的,微动台的位移量根据成型工艺也是有明确要求的,扫描路径的间距和时间有设置区间,工件表面三维形貌图像有加工要求;在处理这些数据时,若激光功率、振动频率、振动幅度、扫描路径、微动台实际位移量和工件三维形貌图像出现异常,云端服务器会即时、迅速地给加工***返回一个报警信号;将得到实时、动态的加工数据与云端服务器原始成型件模型进行对比,若达不到要求,立即对激光功率计、振动传感器、位移传感器、扫描路径检测软件、工件三维形貌图像的数据进行计算分析,定位加工异常部位,同时反馈信号;可以同时对多个飞秒激光加工***进行加工异常诊断,实现实时在线异常检测,计算分析存储的数据,进行预测加工异常,达到智能反馈控制;并提供存储诊断数据的共享下载及传感器、飞秒激光加工设备使用和维修意见。
3.根据权利要求1所述,本发明使用功率计来实时监测激光功率;使用振动传感器来监测***所受到的振动;使用位移传感器实时监测微动台的位移数据;飞秒激光加工扫描路径对加工质量和效率影响很大,开发扫描路径监测软件,扫描路径软件根据相似路径算法由扫描路径的间距和执行时间来监测飞秒激光加工路径的数据。
4.根据权利要求1所述,本发明飞秒激光加工成型件处,采用编码结构光与立体视觉相结合的原理来实现三维测量;这种方法是建立在计算机视觉理论上的非接触式的三维测量方法,他它利用两台位置相对固定的摄像机,从不同角度同时获取同一景物的两幅图像,通过计算空间点在两幅图像中的像差和编码光投影来实现对应点匹配来获得其三维坐标值。
5.根据权利要求2所述,本发明通过LabVIEW的数据收集、储存功能将其上传到云端服务器,并根据云计算技术和LabVIEW的数据处理功能实时的对这些数据进行处理,检测出加工异常数据。
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